<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは皆さん 、
JMP で微分方程式を解くことができるかどうか知りたいのですが? 「はい」の場合、その方法を示す例を投稿するか、これを説明するブログ投稿を提供していただけますか? いいえの場合、なぜそうしないのか誰か説明してもらえますか?
注: これを実現するために Matlab を起動するつもりはありません。
最高
ウダイ
JSLには派生関数があります。微積分をすべて忘れてしまったので、最後の 3 つの項を説明することはできませんが、小さなテスト ハーネスを作成したところ、それは機能しました。
// 非常に醜い数式を作成します
fx = Expr(
A * x ^ W + B * x ^ Z + C * x + D * Sin( E * x ) + F * x * Log( G * x ) + Tan( x ) * Exp( x )
);
// JMP に x に関する導関数を求めるよう依頼します。p はプライムを表します。
fxp = Derivative( Name Expr( fx ), x );
W * x ^ (W - 1) * A
+ Z * x ^ (Z - 1) * B
+C
+ E * コサイン( E * x ) * D
+F* Log( G * x ) + G / (G * x) * F * x
+ 1 / コサイン( x ) ^ 2 * Exp( x ) + Exp( x ) *タン( x )
テストハーネス:
A = 3;
B = 4;
C = 5;
D = 6;
E = 7;
F = 8;
G = 9;
W = 10;
Z = 11;
// ある時点で小さなテストを実行します。「center」
中心 = 7;
// 元の式を評価して、狭い間隔での傾きを計算します
間隔 = .0000001;
ハーフインターバル = インターバル / 2;
x = 中心 - 半間隔;
y1 = FX; // 中央の下側
x = 中心 + 半間隔;
y2 = FX; // 中心より高い側
傾き = (y2 - y1) / 間隔; // 近似導関数
Write( "\!nslope: " || Char(lope ) );
x = 中心; // 中点
yd = fxp; // 正確な導関数
Write( "\!derivative: " || Char( yd ) );
Write( "\!nパーセントエラー: " || Char( 100 * (傾き - yd) / ((傾き + yd) / 2) ) );
勾配: 13639522056.5796
派生: 13639522109.8688
パーセントエラー: -0.000000390696846545
かなり急な坂！中心がゼロにかなり近いほど、傾斜が緩やかになります。
導関数を計算したり、少なくとも一次導関数の式を保存したりするには、少なくとも 2 つの方法があります。
最初の方法では、数式を保存するか、数式列を作成する必要があります。導関数を取得するには、対象の列に移動し、列ヘッダーを右クリックして、[式] をクリックします。数式エディターが開くと、数式が表示されます。導関数を適用する変数を選択する必要があります。
2 番目の方法は、非線形プラットフォームでの方法です。ここでもモデルを作成する必要がありますが、予測式を保存する代わりに、一次導関数の式を保存します。
非線形プラットフォーム モデル ダイアログで、2 次導関数や数値のみの導関数を指定することもできます。
HTH
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JSL スクリプト ガイドにはセクションがあります
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導関数の計算を扱います。JMP 12 スクリプト ガイドでは、265 ページから始まります。
